Algoritme om ijzertekort op te sporen

Met behulp van machine learning is een algoritme ontwikkeld dat op basis van subtiele aanwijzingen in oriënterend bloedonderzoek nauwkeurig vaststelt of er daadwerkelijk sprake is van ijzertekort.

De meeste mensen met bloedarmoede komen bij de huisarts met vermoeidheidsklachten. Deze klachten worden meestal verder onderzocht aan de hand van een algemeen, oriënterend bloedonderzoek, zonder specifieke ijzerbepaling. Daarom blijft ijzertekort als veroorzaker van bloedarmoede vaak onopgemerkt.

Een oriënterend bloedonderzoek levert echter wel subtiele aanwijzingen voor ijzertekort. Daardoor ontstond het idee om een algoritme te ontwikkelen dat leert om op basis van deze subtiele aanwijzingen daadwerkelijke ijzertekorten op te sporen. Met behulp van machine learning en de input van laboratoriumwaarden van patiënten met bloedarmoede is het beoogde diagnostisch algoritme gegenereerd en geïntegreerd in het laboratoriumsysteem van het klinisch chemisch lab.

Vervolgens is de prestatie van de geautomatiseerde beoordeling van de bloeduitslagen, vergeleken met de professionele beoordeling door twaalf laboratoriumexperts. Het algoritme bleek nauwkeuriger te zijn in het detecteren van een ijzertekort dan de menselijke beoordelaars.

Klik hier voor meer informatie